高科技企业员工离职风险量化评估机制研究——以LC公司为例

2013-09-23 00:47张雪军齐辉
中国人力资源开发 2013年5期
关键词:重点问卷岗位

● 张雪军 齐辉

■责编 / 李志军 Tel: 010-88383907 E-mail: lilearning@163.com

一、离职管理及离职管理研究

对于离职,Mobley(1982)的定义是“一个从企业领取货币性报酬的人中断作为企业成员关系的过程”。员工离职意味着企业的人力资本存量发生变化,它对于企业核心竞争力和劳动生产率具有直接的影响。在企业价值链活动中,关键技术、管理制度、重要客户都掌握在核心员工手上,员工离职意味着企业价值链的重塑和接续。调查显示,在国有或集体企业中核心员工的总离职率高达10.6%,最高的主动辞职率达到了10%;在股份制企业之中,核心员工总离职率最高达到了15.6%,最高的主动辞职率高达15.2%;在国有股份制企业之中,核心员工总离职率最高的为23%,在民营企业,核心员工总离职率最高的为28%。

美国管理学会(AMA)的报告提出,员工离职后选拔替代者的成本至少相当于其全年工资收入的30%,对于技能紧缺的岗位,选拔替代者的成本要相当于其全年工资的1.5倍。除此之外,员工离职还会带来诸多负面影响,例如由于空岗影响企业的工作效率、增加新员工培训成本、对于在职员工心理的消极影响、客户和关键技术的流失、企业核心竞争力的削弱、企业形象的损失等等。由此看来,员工离职管理涉及到企业的运营、利润、品牌形象、核心能力,管理者应当正确使用科学的方法和管理制度,保持企业合理的人员流动率。

目前国内外对于离职管理的研究,一是建立离职理论模型,例如马奇和西蒙(March&Simon)模型、普莱斯(Price)模型、莫布雷(Mobley)模型、莫布雷拓展模型等,这些理论模型通过不同的变量说明和解释员工的离职行为,力图寻找到影响员工离职的关键组织因素;二是基于离职模型进行离职倾向因素分析和测试,这一研究主要使用的是离职倾向量表,包括Mobley量表(1978)、Farh(1998)离职倾向量表,国内学者樊景立等(1998)离职倾向测量量表、梁开广(2006)离职倾向测量问卷等都具有比较高的内部一致性和测量信度。三是对于员工离职中权变因素的影响研究,主要集中在研究模型中因素之间的交互作用、模型具体的适用范围等。

二、LC公司离职风险量化评估机制

(一)LC公司离职管理存在的问题

LC公司是国内著名通信行业解决方案提供商,成立于2007年,目前,公司拥有员工900余名,其中专业技术人员700余人,技术力量雄厚。员工由技术研发类(85%)、销售类(10%)、职能管理类(5%)组成;其中本科、硕士研究生学历员工占到总人数的85%以上。在历年员工离职统计中,公司离职率在10%左右。公司人力资源部在对于历年离职管理制度进行分析后认为存在以下问题:

1.工作量大、效率不高。目前企业离职管理制度是将员工作为一个整体去分析,或者按照重要程度划分为核心员工和非核心员工,对于核心员工进行重点测量。但是从离职风险角度来讲,离职高风险员工与核心员工并非完全重合,其适用范围有待进一步明确。如果大范围的进行离职观测,不但管理成本高、信息量大,反而不利于对于重点员工的离职预警和维持。因此应该按照帕累托重点原则,将员工按照离职风险和重要程度进行划分,重点员工重点观测。

2.定量分析较少,定性分析较多,不易掌握。员工离职理论模型虽然较为全面和完善,但是定性指标较多,在分析时需要较高的专业水平。其研究重点更多关注于员工本身,没有对于岗位性质进行分类和分析。在我国,岗位性质与离职倾向具有较高的关联度,例如公务员、事业单位员工离职率就比较低。

3.离职率低的岗位同样需要关注。对于一个企业来讲,离职率低的岗位同样需要重点关注。这是因为,离职率很低不利于内部竞争和创新思维的产生,而且也反映了该岗位获得的显性、隐性收益要高于组织内部的平均水平,有必要在制度和岗位职能上加以调整。

4.离职倾向调查问卷设计不适于我国国情。离职倾向调查问卷是国内外使用较为普遍的离职管理工具,通过问卷分析可以明确员工的离职倾向程度,提前做好相应准备。但在我国企业,由于传统文化的影响,大部分员工在离职之前不会真正表达出强烈的离职意愿,这就对于问卷结果的信度提出了质疑。在问卷设计中加入更多的再推荐指标和期望指标,能够更为有效地反映员工对于企业的满意程度。

(二)LC公司离职风险量化评估机制的改进

基于在管理实践中发现的问题,同时为保证管理的重点原则,LC公司将员工离职管理分为三个步骤,首先要进行岗位离职风险的量化分析、重点确定,然后进行离职倾向的测试,第三步进行风险评估和预案处理。

其中,岗位风险量化是此项工作的关键,即通过部门、岗位、性别、年龄、工龄、职称、学历、岗位性质经统计获得的定性指标,较为明确的反映在本企业哪些岗位属于离职高风险岗位。对于公司所有岗位进行二维分析,风险分为五级评定,即极高风险、高风险、适中风险、低风险、极低风险,按照岗位重要性划分为重要岗位、普通岗位两个层级,最终判定需要重点关注的高风险岗位。

表1 岗位风险量化分析表

(三)岗位离职风险的分析

1.总体情况

截至2012年11月底,公司现有918人,包括正式员工756人、派遣员工63人、实习员工99人;2011财年共离职343人,包括离职正式员工166人、离职派遣员工15人、离职实习员工162人。

图1 员工离职率

2.离职年龄分析

图2 员工离职年龄

3.工作年限分析

图3 离职员工工作年限

4.工作岗位分析

图5 离职员工岗位

5.学历分析

图6 离职员工学历

6.婚姻状况分析

图7 离职员工婚姻状况

7.工作地分析

图8 不同地区员工离职率

8.性别分析

图9 离职员工性别

上述八项离职量化指标中,符合一项记1分, ≥4时列为重点关注岗位。同时以三年移动平均离职率作为基准,离职倍数在1.75以上为极高风险,1.25-1.75之间为高风险,0.75-1.25之间为适中风险,0.25-0.75为低风险,0.25以下为极低风险。

(四)岗位离职倾向测试

LC公司在离职量化评估的基础上,将重点关注岗位人员进行定期离职倾向测试,为保证测试结果的真实性,LC公司编制出企业满意度问卷的测试工具,问卷测试指标包括企业内部因素、企业外部因素两个维度。企业外部因素包括家庭因素和个人创业,企业内部因素包括薪酬福利、晋升、培训、同事关系、主管因素、工作时间、工作环境等。

离职倾向是企业较为常见的测试,在国内企业,主要困难是如何获得真实的离职倾向信息,员工一般不愿意真实表达是否有离职倾向。因此,LC公司使用企业满意度问卷代替,即员工对于目前企业提供的各项工作条件的满意与否,该条件对于员工需求时的重要程度。对于企业的再推荐率侧面反映员工对于企业的认可程度,企业可从中获得改进借鉴对象。如果重点关注员工对于企业满意度明显低于同岗位其他员工,说明该员工存在离职倾向,一旦离职条件具备很可能采取离职行为。

表2 离职倾向测试指标设计

(五)员工离职风险评估和预案处理

员工进行企业满意度调查之后,人力资源管理部门会根据相关维度所占权重进行计算,按照离职倍数确定该岗位的离职风险。通过风险评估制定相应规避策略,重要岗位以留人为主、辅之以危机处理制度,主要包括主管面谈、工作内容调整、签订保密协议、实施人员替换表、绩效考核重点关注等方法;普通岗位建立完善的人员补充计划、培训计划以保持合理的人力资源储备,主要包括年度人力资源规划、实习生计划、储备干部计划、员工培训计划等内容。建立企业员工离职案例库,汇总较为典型离职员工案例,将成功的处理过程作为标准流程进行推广实施。

(六)离职风险量化评估机制的关键点

对于企业员工的离职行为,可以分为事前、事中、事后三个阶段进行控制。目前大多数企业的关注点在于事后处理,即如何能够减少离职人员岗位空缺带给企业的损失,降低离职人员与企业在经济、法律方面的纠纷。但是,没有对于离职员工的全面管理和预警机制,很难从根本上解决员工离职行为。因此,对于关键员工的范围确定、风险测量、预案处理等工作是做好离职管理的关键点。具体来讲主要是:

1.根据帕累托原则,对企业的岗位进行重要性排序,对于核心业务、关键岗位、涉及企业核心机密的岗位等职务要重点关注;

2.建立员工信息管理系统,通过历年离职数据进行分析汇总,罗列出不同部门、岗位的离职风险程度;

3.对于重要岗位高风险及以上员工进行定期离职倾向测试,即企业满意度问卷,分析企业可采取的留人措施和危机管理预案;

4.对于离职风险很低的岗位员工也要进行定期离职倾向测试,分析是否存在制度优势、灰色收入等因素,进而提出企业可改进的管理制度;

5.定期对于企业人力资源保持情况做出评估,对员工离职管理制度进行反馈修正;

6.在研究员工离职行为时,应当关注在绩效考核和薪酬方面是否存在不合理因素,及时进行修正。

1.段兴民、王亚洲:《知识型员工离职影响因素的实证分析》,载《中国人力资源开发》,2005年第5期。

2.谢佩峰:《商业银行客服代表离职现象研究》,载《中国人力资源开发》,2011年第4期。

3. Mobley W.H. Employee turnover, cause, consequences, and control, Addition-Wesley Publishing Company, 1982, pp68-72.

4.纪长青:《高新技术企业人才流失成因及对策》,载《现代企业》,2009年第10期。

5.SOHN.S.Y.Random effects weibill regression model for occupational lifetime,European Journal of Operational Research, 2007, pp124-131.

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